HMMによる日本語母音認識のためのパラメータ評価 Evaluation of Parameters Related to Japanese Vowel Recognition By HMM

Search this Article

Author(s)

Abstract

音声認識を行なううえで,音声信号のパラメータ抽出は重要である.通常行なわれている手法として,音声信号のスペクトルやその時間変化の特徴を抽出するパラメトリック表現によるものがある.近年行なわれている音声認識では,フーリエ変換か線形予測により求められたケプストラムが声道の特徴をよくモデル化できるため広く用いられている.また同様にホルマント周波数も音声認識に対して有効なパラメータであると考えられる.本稿では,ケプストラムのみ,ホルマント周波数のみ,及びこれらを組み合わせて用いた場合について,それぞれ日本語母音認識をHMMにて行ない,これらのパラメータの有効性を比較評価する.

Parameterization of the speech signal is the important step in the speech recognition process.Several popular signal analysis algorithms have emerged,which are intended to produce a parametric representation of the speech signal:parameters that capture spectral dynamics or changes of the spectrum with time.Current approaches to speech recognition are primarily concerned with modeling the vocal tract characteristics and for relevant reason cepstral parameters derived either from Fourier transform or linear prediction techniques enjoy widespread use in speeh recognition field.Alike cepstral parameters,formant frequencies can also be considered as meaningful parameters for recognition purpose.To investigate its capability some recognition tests have been performed with the formant paraineters,the cepstral parameters,and concatenated cepstral & formant parameters in different experimental conditions.Evaluation of these parameters in the case of HMM based Japanese vowel sound recognition is the main purpose of this paper.

Journal

  • IEICE technical report. Information theory

    IEICE technical report. Information theory 94(34), 41-46, 1994-05-16

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003197425
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10013083
  • Text Lang
    ENG
  • Data Source
    NII-ELS 
Page Top